• 使用kibana构建各种图


    1.3.1:建立索引

    以下命令来为莎士比亚数据集设置 mapping(映射): 
    curl -XPUT http://hadoop01:9200/shakespeare -d '
    {
    "mappings" : {
     "_default_" : {
      "properties" : {
       "speaker" : {"type": "string", "index" : "not_analyzed" },
       "play_name" : {"type": "string", "index" : "not_analyzed" },
       "line_id" : { "type" : "integer" },
       "speech_number" : { "type" : "integer" }
      }
    }
    }
    }
    ';

    索引index

    这个参数可以控制字段应该怎样建索引,怎样查询。它有以下三个可用值:

    · no: 不把此字段添加到索引中,也就是不建索引,此字段不可查询 
    · not_analyzed:将字段的原始值放入索引中,作为一个独立的term,它是除string字段以外的所有字段的默认值。
    · analyzed:string字段的默认值,会先进行分析后,再把分析的term结果存入索引中
    该 mapping(映射)指定了数据集下列特质 :

    字段解释:

    1.  speaker 字段是不分析的字符串。在这个 filed(字段)中的字符串被视为一个单独的单元,即使在这个 fileld(字段)中有多个单词。
    2. 这同样适用于 play_name 字段。
    3. line_id 和 speech_number 字段是整数。

    日志数据集需要映射,通过将 **geo_point**``类型应用于这些字段,将日志中的 latitude(纬度)/longitude(纬度)对标记为地理位置。

    使用以下命令建立日志 geo_point mappig(映射):

    curl -XPUT http://hadoop01:9200/logstash-2015.05.18 -d '
    {
     "mappings": {
       "log": {
         "properties": {
           "geo": {
             "properties": {
               "coordinates": {
                 "type": "geo_point"
              }
            }
          }
        }
      }
    }
    }
    ';
    curl -XPUT http://hadoop01:9200/logstash-2015.05.19 -d '
    {
     "mappings": {
       "log": {
         "properties": {
           "geo": {
             "properties": {
               "coordinates": {
                 "type": "geo_point"
              }
            }
          }
        }
      }
    }
    }
    ';
    curl -XPUT http://hadoop01:9200/logstash-2015.05.20 -d '
    {
     "mappings": {
       "log": {
         "properties": {
           "geo": {
             "properties": {
               "coordinates": {
                 "type": "geo_point"
              }
            }
          }
        }
      }
    }
    }
    ';

    1.3.2:导入数据

    accounts(账目)数据集不需要任何 mapping(映射),所以在这一点上,我们已经准备好使用 Elasticsearchbulk API 加载数据集,使用以下命令 :

    curl -XPOST 'hadoop01:9200/bank/account/_bulk?pretty' --data-binary @accounts.json
    curl -XPOST 'hadoop01:9200/shakespeare/_bulk?pretty' --data-binary @shakespeare.json
    curl -XPOST 'hadoop01:9200/_bulk?pretty' --data-binary @logs.jsonl

    1.3.3:定义索引模式

    使用create index Pattern创建一下索引:

    Lostash-、ba、bank、shakes*、shakespeare

    1.3.4:发现数据discover

    1.3.5:可视化操作

    1.3.5.1:创建饼图

    1):步骤:Visualize--》create a visualization

    2):选择饼图

    选择bank:

    按照账户余额balance进行饼图的划分

    1.3.5.2:构建条形图

    1):选择sharks*索引

    2):展示每个演员的口语数量

    1.3.5.3:构建地图

    展示采集的数据中logstash日志文件中,用户的地理位置

    (其中的geo.coordinates是ip所在的经纬度)

     

  • 相关阅读:
    js-js系列-数据类型-概念
    js-基础总结3
    js-基础总结2
    js-基础总结1
    js-面试题
    webpack-模块化
    js-对象常用方法
    js-事件冒泡-事件捕获-事件委托
    js-call aplly bind2
    aioxs实现token无感刷新
  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/niutao/p/10909400.html
Copyright © 2020-2023  润新知